《Dendrochronologia》：Mist4Cores: Reliable batch image stitching for dendrochronological cores
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MIST4Cores自动化工图像拼接流程，结合OpenCV的overlap分析及MIST算法，确保科学拼接的可靠性和可重复性。该工具支持批量处理，减少时间成本，并附带日志文件记录每张拼接图像。集成开源工具链，促进树轮学数字化研究。
M. 加西亚-伊达尔戈 | Y. 叶 | A. 加西亚-佩德雷罗 | J.M. 奥拉诺
西班牙索里亚省巴利亚多利德大学，林业工程、农学与生物能源学院（EiFAB），可持续森林管理大学研究所（iuFOR）
摘要
MIST4Cores自动化了基于相机的数字化系统中整个图像拼接的工作流程。该软件提供可靠的拼接功能，支持自定义设置和目录监控，采用重叠分析及经过验证的科学拼接方法。软件中的每个模块都为生成稳健、可重复且用户友好的拼接结果做出了贡献。结合免费的开放源代码工具（用于图像采集、拼接和分析），形成了一个促进树木年轮学研究的开源生态系统。
引言
当前样本数字化技术的发展正在将树木年轮学引入数字成像领域。平板扫描仪在许多树木年轮学实验室中广泛使用，因为它们价格便宜且易于操作。然而，平板扫描仪的分辨率有限且存在像素缺陷（如模糊或色彩溢出现象），这导致在年轮分析过程中仍需频繁检查实物样本。而基于相机的数字化方法已达到很高的分辨率和像素质量，有效地将树木年轮学融入了数字世界（García-Hidalgo等人，2022年；Griffin等人，2021年；WSL，2023年）。
使用数码相机进行图像采集也存在一些挑战。与平板扫描仪不同，相机每次拍摄只能生成一张图像，因此需要通过拼接（即马赛克化）来合成整个样本的完整图像，这类软件通常是为非科学用途开发的。
通用拼接软件工具（例如PTGui（荷兰鹿特丹New House Int. Serv.）、Photoshop（美国加利福尼亚州圣何塞Adobe公司）或Image Composite Editor（美国华盛顿州雷德蒙德微软研究院）主要适用于需要从不同角度拍摄对象的全景场景。然而，面向普通消费者的拼接软件往往会修改单个像素的属性（如颜色或位深度）以优化视觉效果，而非严格保持原始图像的真实性。在常规使用中，一些软件会自动应用镜头畸变校正等功能来减少图像伪影（Adobe公司，2025年）。不过，某些平滑或增强滤镜以及图像尺寸调整功能也可能被默认启用，有时甚至超出用户控制范围，从而可能影响图像完整性。因此，在科学应用中使用此类软件时需要采取额外控制措施以减少图像伪影并提高数字化图像的可靠性（García-Hidalgo和Sangüesa-Barreda，2025年）。
从单张照片生成全景图像（如全切片图像）在不同科学领域也是常见问题（Kumar等人，2020年）。与通用拼接方法不同，样本图像到最终全景图像的结果可靠性和可重复性至关重要。开源社区探索了多种可靠的拼接解决方案，以增强用户交互性和对整个流程的控制能力（Mohammadi等人，2024年）。这些方法通常适用于焦距均匀且单张图像位移固定的显微切片。
我们在此介绍MIST4Cores，这是一个开源工具，专为拼接通过相机系统获取的树木年轮芯序列宏观图像而设计。MIST4Cores通过直观的图形界面自动化图像拼接过程，其批量处理大幅减少了图像生成所需的时间和精力。软件通过为每张拼接后的图像生成日志文件来确保可追溯性和可靠性。
应用说明
MIST4Cores通过结合多种软件方法，在单一工具中实现宏观图像的自动化拼接。首先，OpenCV（Bradski和Kaehler，2000年）自动检测连续图像之间的重叠比例；随后，MIST（Chalfoun等人，2017年）在Fiji/ImageJ环境中完成图像对齐；最后，拼接完成的图像被导出。
计算环境
首次运行软件时，MIST4Cores会配置系统依赖项，并提示用户指定Fiji/ImageJ的安装路径、单张图像的源目录（即“监控文件夹”）以及所需的输出目录和格式（TIFF或OME-TIFF，Linkert等人，2010年，图1）。软件会根据文件夹结构对图像进行分类，从而实现有序的工作流程。用户还可以设置可用内存及期望包含在元数据中的DPI值。处理流程
MIST4Cores会监控用户指定的目录，无论是现有还是新创建的图像文件夹，随后将这些文件夹放入处理队列。在每个文件夹内，软件会识别并筛选符合预设文件名格式的图像，确保仅处理感兴趣的文件。样本与原始图像
为保证MIST4Cores正常运行，样本表面必须完全平整。因此，预处理步骤至关重要，以减少单张图像之间的焦距差异。为获得平整表面，需要对整个样本表面进行精确打磨或水平切割，确保年轮芯的基座面与表面完全平行。在初次准备年轮芯时，可使用砂轮机等工具。与PTGui拼接技术的比较
我们比较了MIST4Cores与PTGui（荷兰鹿特丹New House Int. Serv.）在拼接10个使用CapturRING技术数字化的年轮芯（García-Hidalgo等人，2022年，分辨率3.7 μm/px）时的性能。参考了von Arx（2017年）提出的标准拼接流程。MIST4Cores在连续的工作流中完成整个拼接过程，耗时14分钟2秒。
计算资源要求
MIST4Cores通过Java虚拟机（JVM）运行，用户可指定JVM的最大内存分配量。建议将系统内存的一半分配给JVM，尤其是当系统不运行其他高负载应用程序时，32 GB及以上内存的系统更为理想。
作者贡献声明
M. 加西亚-伊达尔戈：撰写初稿、验证、方法论设计、资金申请、概念构思；Y. 叶：软件开发、方法论设计；A. 加西亚-佩德雷罗：撰写初稿、监督、软件开发、方法论设计；J.M. 奥拉诺：撰写初稿、监督、资金申请、概念构思。
资金支持
本研究由项目
GIANTS（PID2023-147214NB-I00）资助（由
MICIU/AEI/10.13039/501100011033提供支持），同时获得了
Prémio CEI-IIT Investiga??o, inova??o e Território（伊比利亚研究中心）的资助。
利益冲突声明
作者声明没有已知的可能影响本文研究的财务利益或个人关系。
致谢
我们衷心感谢David álvarez、Luz Laguna和José Serra在图像采集、软件测试和工作流程优化方面提供的宝贵帮助。
